Restricting alcohol marketing to reduce alcohol consumption: A systematic review of the empirical evidence for one of the ‘best buys’
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Even though a ban of alcohol marketing has been declared a 'best buy' of alcohol control policy, comprehensive systematic reviews on its effectiveness to reduce consumption are lacking. The aim of this paper was to systematically review the evidence for effects of total and partial bans of alcohol marketing on alcohol consumption. METHODS: This descriptive systematic review sought to include all empirical studies that explored how changes in the regulation of alcohol marketing impact on alcohol consumption. The search was conducted between October and December 2022 considering various scientific databases (Web of Science, PsycINFO, MEDLINE, Embase) as well as Google and Google Scholar. The titles and abstracts of a total of 2572 records were screened. Of the 26 studies included in the full text screening, 11 studies were finally included in this review. Changes in consumption in relation to marketing bans were determined based on significance testing in primary studies. Four risk of bias domains (confounding, selection bias, information bias and reporting bias) were assessed. RESULTS: Seven studies examined changes in marketing restrictions in one location (New Zealand, Thailand, Canadian provinces, Spain, Norway). In the remaining studies, between 17 and 45 locations were studied (mostly high-income countries from Europe and North America). Of the 11 studies identified, six studies reported null findings. Studies reporting lower alcohol consumption following marketing restrictions were of moderate, serious and critical risk of bias. Two studies with low and moderate risk of bias found increasing alcohol consumption post marketing bans. Overall, there was insufficient evidence to conclude that alcohol marketing bans reduce alcohol consumption. CONCLUSIONS: The available empirical evidence does not support the claim of alcohol marketing bans constituting a best buy for reducing alcohol consumption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».